• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.22 no.4
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• pp.875-892
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• 2012

The purpose of this study was to investigate the relationship among peer relation disposition, relationship maintenance effort and school adjustment of gifted students and non-gifted students. And then the final purpose of the study is to give suggestions to help improving gifted students' peer relationship and their school adjustment. For the study, 175 gifted students and 179 non-gifted students in grades 4 and 6 of 5 elementary schools in urban areas were assessed on their peer relation disposition, relationship maintenance effort and school adjustment. The results are summarized as follows. First, gifted students were significantly higher than that of the non-gifted students as a whole. Second, in the correlation among peer relation disposition, relationship maintenance effort and school adjustment, peer relation disposition and relationship maintenance effort showed a significantly positive correlation with all the subvariables of school adjustment. Third, Sympathy-Acceptance disposition was the most influential factor for gifted students, and Independence-Responsibility disposition was the most influential factor for non-gifted students. Finally, the cluster analysis results based on the peer relation type of the gifted and the non-gifted suggested four meaningful clusters. And the four clusters showed significantly differences with all the subvariables of school adjustment. Implications of the study were discussed in depth related to the gifted education practices.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.2
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• pp.11-20
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• 2000

Topological relationships play an important role in query optimization in spatial databases. If topological relationships are known a priori, then expensive query processing can be avoided. In this paper we address the problems of： ⅰ) identifying topological relationships among spatial objects, ⅱ) checking consistency of specified topological relationships, and ⅲ) exhaustively deriving new topological relationships from the ones specified. These activities lead to an efficient query processing when queries associated with topological relationships are invoked. Specifically, eight types of topological relationships (｛equal, disjoint, overlap, meets, contains, contained-in, properly-contains, and properly-contained-in｝) are considered. We present an algorithm to check the consistency of specified topological relationships and to derive all possible relationships from the given set of known relationships.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.503-525
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• 1997

정보시스템 아웃소싱(outsourcing)의 적용 범위와 그 규모가 증대함에 따라, 아웃 소싱은 정보시스템의 관리에서 근본적인 이슈로 등장하게 되었다. 정보시스템 아웃소싱의 중요성이 인식되었으나, 그에 대한 실증적 연구는 매우 미흡한 설정이다. 본 연구의 주요 목적은 정보시스템 아웃소싱에 있어 고객회사(client firm)와 서비스 제공업자(vendor)간의 관계의 성공 및 실패에 영향을 미치는 요인을 조사하는 것이다. 본 연구의 연구 모델은 관 계적거래이론(relational exchange theory), 커뮤니케이션 행동(communication behavior), 거래비용분석(transaction cost analysis) 등의 조직간관계(interorganizational relationship) 이론에 기반을 두고 작성되었다. 미국의 207개 회사의 정보시스템 아웃소싱 설문조사에 의 하여 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. (1) 서비스 제공업자의 능력(vendor capability), 관계결속성(solidarity), 관계지속성(continuity expectation), 유연성(flexibility), 서비스업자의 활동에 대한 모니터링(monitoring of the vendor), 참여도(participation) 등이 아웃소싱 관 계의 성공과 양의 상관관계를 가지고 있으며, (2) 역할연합도(role integrity), 자산특이성 (asset specificity) 등은 아웃소싱 관계의 성공과 음의 관계를 가지고 있는 것으로 나타났 다. 이 결과에 의하면, 비관계적 거래(discrete exchange) 보다는, 관계적 거래(relational exchange)에 기반을 두어 아웃소싱 관계를 운영하는 것이 아웃소싱의 성공적인 구현을 필 수적으로 보여진다. 이 연구 결과를 기초로 하여 아웃소싱 대상 업무의 선택, 서비스 제공 업자의 선택, 그리고 아웃소싱 관계의 지속적인 관리를 위한 지침을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.166-171
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• 2008

본 연구는 기존에 잘 알려지고 널리 사용되고 있는 어휘 의미망이나 시소러스를 활용하기 어려운 과학 기술 분야, 특히 IT 분야에서 대용량 용어간 관계를 빠른 시간 내에 구축하여 검색 브라우징, 내비게이션 용도로 활용하는 것을 목표로 한다. 시소러스 구축 절차를 따르는 경우에 분야 전문가에 의한 정교한 작업과 고비용을 필요로 하여 충분한 구축 크기를 확보하는 것에 현실적인 어려움이 있다. 시소러스 자동 구축 방법론을 사용하는 경우에도 해당 용어들이 출현하는 방대한 말뭉치를 확보해야 하며 관계 구축 결과에 대한 직관적 이해가 쉽지 않다는 단점이 있다. 본 연구는 해외 학술 논문 말뭉치와 메타데이터에서 획득한 37만 여 주제어들을 이용하여 상 하위 관계, 관련어, 형제 관계를 추출하기 위해 조어적 기준에 근거한 규칙들을 이용한다. 이들 규칙을 이용하여 추출한 관계 수는 상 하위 관계 60여 만 개, 관련어 640여 만 개, 형제 관계 2,000여 만 개 등이다. 또한, 추출 결과 중 일부를 수작업으로 분석하여 단순한 추출 규칙에서 발생하는 오류 유형을 찾아내고 향후 과제에서 해결할 수 있는 방안에 대해 논하자고 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.174-178
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• 2009

하천의 시간유량 혹은 일유량과 같은 연속유량을 획득하기 위해서는 각각 정해진 시각에 유량측정 시행해야한다. 그러나 매시각, 매일 유량측정을 시행하는 것은 경제적으로나 기술적으로 매우 어려운 일이다. 따라서 연속적인 유량자료를 획득하기 위해 수위-유량관계를 작성하고 이를 연속적으로 측정한 수위에 대입하여 유량으로 환산하다. 하상변동이 심하게 발생하지 않는 안정적인 하천에서는 수위-유량관계 또한 시간에 따라 변화하지 않고 안정적인 관계를 유지한다. 다만, 우리나라 대부분의 하천에서는 주요 홍수 전 후로 통제하도의 하상이 변화하기 때문에 일반적으로 2개 혹은 3개 기간으로 수위-유량관계를 분리하여 유량환산에 이용하고 있다. 통제하도가 모래하천인 경우에는 주요홍수 이외에도 지속적으로 세굴 혹은 퇴적이 발생하기 때문에 매 유량측정 마다 서로 다른 수위-유량관계를 나타낸다. 따라서 주요 홍수 전 후로 수위-유량관계를 기간 분리하여 작성한다고 해도 신뢰성 있는 유량자료를 확보하기 곤란하다. 이와같이 불안정한 하도 통제를 받는 지점에서는 매 유량측정시마다 수위-유량관계를 조정하여 유량을 환산하여야 한다. 본 연구에서는 모래하천인 내성천의 향석 지점의 유량측정 성과를 이용하여 수위-유량관계를 개발하고, 매 유량측정시에 측정한 수위와 유량자를 이용하여 수위-유량관계 조정곡선을 작성하였다. 이를 이용하여 수위-유량관계를 조정하여 연속적인 유량환산을 시행하였다. 이 결과 기존 홍수 전 후로 기간 분리하여 작성한 수위-유량관계를 이용한 환산유량과 비교하여 신뢰성 있는 유량자료를 확보할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.47-49
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.

• The Journal of Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.51-83
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• 1997

정보시스템 아웃소싱(outsourcing)의 적용 범위와 그 규모가 증대함에 따라, 아웃 소시은 정보시스템의 관리에서 근본적인 이슈로 등장하게 되었다. 정보시스템 아웃소시의 중요성이 인식되었으나, 그에 대한 실증적 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구의 주요 목적은 정보시스템 아웃소싱에 있어 고객회사(client firm)와 서비스 제공업자(vendor)간의 관계의 성공 및 실패에 영향을 미치는 요인을 조사하는 것이다. 본 연구의 연구 모델은 관 계적 거래이론(relational exchange theory), 커뮤티케이션 행동(communication behavior), 거래비용분석(transaction cost analysis) 등의 조직간 관계(interorganizational relationship) 이론에 기반을 두고 작성되었다. 미국의 207개 회사의 정보시스템 아웃소싱 설문조사에 의 하여 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. (1) 서비스 제공업자의 능력(vendor capability), 관계결속성(solidarity), 터링(monitoring of the vendor), 참여도(participation) 등이 아웃소 싱 관계의 성공과 양의 상관관계를 가지고 있으며, (2) 역할참여도(role integrity), 자산특이 성(asset specificity) 등은 아웃소싱 관계의 성공과 음의 관계를 가지고 있는 것으로 나타났 다. 이 결과에 의하면, 비관계적 거래(discrete exchange) 보다는, 관계적거래(relational exchange)에 기반을 두어 아웃소싱 관계를 운영하는 것이 아웃소싱의 성공적인 구현을 위 하여 필수적으로 보여진다. 이 연구 결과를 기초로 하여 아웃소싱 대상 업무의 선택, 서비 스 제공업자의 선택, 그리고 아웃소싱 관계의 지속적인 관리를 위한 지침을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.34 no.2
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• pp.115-135
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• 2017

Many for-profit and not-for-profit organizations' service provider can affect customers' perceptions of the organization based on the relationship between the customers and the organizations. This study aims to identify the relational benefits in libraries, and analyze the relationship between relational benefits and library trust and perception using a questionnaire. As a result, public library customers realize relational benefits with librarians. And these relational benefits affect library trust and perception. This study is meaningful in that it focuses on the relationships in libraries for the first time, which can contribute to the positive perceptions of customer-librarian relations.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.